Il campione Lee Se-dol durante il quinto e ultimo round, vinto da AlphaGo

AlphaGo, il programma di intelligenza artificiale di Google DeepMind, ha vinto l’ultimo round nella sfida contro Lee Se-dol, il miglior giocatore di Go. Il risultato finale di 4-1 per AlphaGo nelle cinque partite giocate a Seoul, in Corea del Sud, è apparentemente inferiore al 5-0 realizzato dal programma contro un giocatore europeo nel mese di ottobre, ma ha un impatto superiore, in quanto Lee è considerato il miglior giocatore di Go.

L’esito dell’ultima sfida è stato incerto, in quanto AlphaGo ha fatto un grave errore nelle prime fasi del gioco, confermato attraverso un tweet da Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind.

Il programma AlphaGo è stato descritto come la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale a causa della sua capacità di imparare dall’esperienza. Secondo alcuni esperti, questo spiega le sue mosse inaspettate e tutt’altro che umane, che si sono comunque rivelate vincenti.

Le vittorie di AlphaGo rappresentano una importante pietra miliare nel campo dell’intelligenza artificiale da quando Deep Blue di IBM sconfisse Garry Kasparov a scacchi nel 1997”, ha dichiarato Howard Yu, professore di gestione strategica e innovazione presso la IMD business school, commentando le tre vittorie consecutive del programma.

Lee Se-dol e Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, durante una conferenza a Seoul, in Corea del Sud
Lee Se-dol e Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, durante una conferenza a Seoul, in Corea del Sud

Go è un gioco di strategia ritenuto più complesso degli scacchi. I giocatori, a turno, devono posizionare pezzi neri o bianchi, chiamati “pietre”, su una griglia di 19×19 caselle. L’obiettivo è sottrarre le pietre all’avversario e conquistare gli spazi vuoti.

La sconfitta subita domenica da AlphaGo, tuttavia, ha sottolineato che le reti neurali artificiali – l’hardware e il software equivalenti al sistema nervoso centrale umano – possono comportarsi in modo anomalo, causa dei “punti ciechi” nascosti.

Hassabis ha spiegato in un tweet che le reti neurali sono state formate attraverso l’auto-apprendimento, “quindi ci sono lacune nella loro conoscenza, ed è il motivo per cui siamo qui: testare i limiti di AlphaGo al limite”.

Il match, altamente pubblicizzato, ha dato credito a Google DeepMind nel campo dell’intelligenza artificiale. Oltre a utilizzare la tecnologia internamente, ci si aspetta che Google la renda disponibile per diverse applicazioni, per esempio nell’ambito scientifico e dell’assistenza sanitaria.

Il sistema di intelligenza artificiale è ancora un prototipo”, ha precisato Hassabis, e Google DeepMind deve ancora effettuare test e formazione della piattaforma prima di rilasciare la tecnologia per applicazioni mission-critical.

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